Hva er begrensningene ved å bruke TPUer i maskinlæringens arbeidsflyter

1. Spesialisert design: TPUer er først og fremst optimalisert for dype læringsoppgaver, noe som gjør dem mindre allsidige enn CPUer eller GPUer for generell databehandling. De er ikke egnet for oppgaver utover maskinlæring, for eksempel grafisk gjengivelse eller vitenskapelige simuleringer [1] [2].

2. Kostnad og tilgjengelighet: TPUer kan være dyrere enn GPUer, noe som kan være en barriere for mindre prosjekter eller organisasjoner med begrensede budsjetter. I tillegg krever bruk av TPUer typisk et abonnement på Google Cloud -plattformen, og skaper en avhengighet av Googles infrastruktur [2] [8].

3. Programvarekompatibilitet: TPUer er nært integrert med TensorFlow, noe som kan begrense deres kompatibilitet med andre maskinlæringsrammer. For eksempel er Pytorch -støtte på TPU -er ikke så robust, med betydelige ytelsesgap og kompatibilitetsproblemer [3] [5].

4. Begrenset tilpasning: Den spesialiserte arkitekturen til TPUer kan kreve spesifikk kompetanse for optimalisering og tilbyr færre tilpasningsalternativer sammenlignet med GPUer. Dette kan begrense fleksibiliteten i visse AI -oppgaver eller forskningsmiljøer [5].

5. Resultatvariabilitet: Mens TPU -er utmerker seg i visse oppgaver, kan det hende at de ikke alltid utkonkurrerer GPU -er. For eksempel kan trening på TPUer noen ganger være tregere enn på lignende prisede GPU-er, avhengig av den spesifikke modellen og rammen som brukes [3].